用python写一段多输入变量卷积神经网络做光伏预测的代码

以下是一段使用 Python 编写的多输入变量卷积神经网络做光伏预测的代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten

# 定义输入数据
x1 = np.random.rand(100, 10, 1)
x2 = np.random.rand(100, 5, 1)
x3 = np.random.rand(100, 3, 1)

# 定义输出数据
y = np.random.rand(100, 1)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(10, 1)))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit([x1, x2, x3], y, epochs=10, batch_size=32)

这段代码使用了 Keras 库来构建卷积神经网络模型，其中包含了三个输入变量 x1、x2 和 x3，分别表示不同的光伏预测因素。模型的输出是一个标量，表示光伏预测结果。在训练模型时，使用了随机生成的数据进行训练，训练了 10 个 epoch。